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铜仁学院 数学科学学院 统计实务论文
学 科目: 统 计 实 务 姓名:王
如何在电子商务中运用统计学 摘要 当今电子商务发展的速度越来越快,这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言,想要自己永远跟着趋势走,学习运用数据分析是必然的。然而统计学知识中队数据分析的知识数不胜数。本文介绍了关于统计学和电子商务各方面知识和统计学在电子商务中的运用,并以真实例子解释统计学在电子商务中的重要性。
关键字:统计学,电子商务,数据
一、背景与意义 世界工厂分析认为,现在不是缺数据,而是数据太多。据统计,在今天的互联网上,每秒会产生上万个微博信息、几百万次的搜索、Facebook上的几十 万次内容。 稍大的电子商务公司,都会采集一些行为数据(比如IP流量、浏览量),但是这些行为数据与商业数据(比如交易量)有什么关系?今天绝大多数公司,甚至包括 凡客诚品这样著名的电子商务公司,曾经都不知道如何利用成千上万的零散数据。 二、电商定义 电子商务是利用微电脑技术和网络通讯技术进行的商务活动。各国政府、学者、企业界人士根据自己所处的地位和对电子商务参与的角度和程度的不同,给出了许多不同的定义。但是,电子商务不等同于商务电子化。 电子商务即使在各国或不同的领域有不同的定义,但其关键依然是依靠着电子设备和网络技术进行的商业模式,随着电子商务的高速发展,它已不仅仅包括其购物的主要内涵,还应包括了物流配送等附带服务。电子商务包括电子货币交换、供应链管理、电子交易市场、网络营销、在线事务处理、电子数据交换(EDI)、存货管理和自动数据收集系统。在此过程中,利用到的信息技术包括:互联网、外联网、电子邮件、数据库、电子目录和移动电话。 首先将电子商务划分为广义和狭义的电子商务。广义的电子商务定义为,使用各种电子工具从事商务活动;狭义电子商务定义为,主要利用 Internet从事商务或活动。无论是广义的还是狭义的电子商务的概念,电子商务都涵盖了两个方面:一是离不开互联网这个平台,没有了网络,就称不上为电子商务;二是通过互联网完成的是一种商务活动。 狭义上讲,电子商务(Electronic Commerce,简称 EC)是指:通过使用互联网等电子工具(这些工具包括电报、电话、广播、电视、传真、计算机、计算机网络、移动通信等)在全球范围内进行的商务贸易活动。是以计算机网络为基础所进行的各种商务活动,包括商品和服务的提供者、广告商、消费者、中介商等有关各方行为的总和。人们一般理解的电子商务是指狭义上的电子商务。 广义上讲,电子商务一词源自于Electronic Business,就是通过电子手段进行的商业事务活动。通过使用互联网等电子工具,使公司内部、供应商、客户和合作伙伴之间,利用电子业务共享信息,实现企业间业务流程的电子化,配合企业内部的电子化生产管理系统,提高企业的生产、库存、流通和资金等各个环节的效率。 联合国国际贸易程序简化工作组对电子商务的定义是:采用电子形式开展商务活动,它包括在供应商、客户、政府及其他参与方之间通过任何电子工具。如EDI、Web技术、电子邮件等共享非结构化商务信息,并管理和完成在商务活动、管理活动和消费活动中的各种交易。 电子商务是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术,实现电子化、数字化和网络化,商务化的整个商务过程。 电子商务是以商务活动为主体,以计算机网络为基础,以电子化方式为手段,在法律许可范围内所进行的商务活动交易过程。 电子商务是运用数字信息技术,对企业的各项活动进行持续优化的过程。 Commerce (E-Commerce) 的概念,到了1997年,该公司又提出了 Electronic Business (E-Business) 的概念。E-Commerce 集中于电子交易,强调企业与外部的交易与合作,而 E-Business 则把涵盖范围扩大了很多。广义上指使用各种电子工具从事商务或活动。狭义上指利用 Internet 从事商务的活动。 三、统计学的概念 统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识,其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。 统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文statisticum collegium(国会)、意大利文statista(国民或政治家)以及德文Statistik,最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用,代表对国家的资料进行分析的学问,也就是“研究国家的科学”。十九世纪,统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义,并且由John Sinclair引进到英语世界。 统计学是一门很古老的科学,一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代,迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题,在两千多年的发展过程中,统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科,确切地说,它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础,但是它不属于统计学的范畴,而是属于数学的范畴。 四、数据分析的重要性 首先,我们要来了解一下数据分析对于一个网站的重要性。笔者并不从理论方面来论证数据分析的重要性,而是从各方对这一方面的动向来了解。 1、阿里巴巴 日,阿里巴巴宣布推出数据门户,并正式启用新域名data.,新推出的数据门户根据4500万 中小企业用户的搜索、询单、交易等电子商务行为进行数据分析和挖掘,为中小企业以及电子商务从业人士等第三方提供综合数据服务。马云曾表示“数据”将是阿 里巴巴未来十年发展的战略核心。 目前正式开放的部分为面向全体用户的宏观行业研究模块,由行业搜索动态趋势图、专业化行业分析报告、细分行业和地区的内贸分析和针对行业各级产品的热 点分析,以及实时行业热点资讯等部分构成,并且为免费提供。到2011年底阿里巴巴还将适时陆续推出数据门户其他部分应用。 2、各行业巨头 事实上,近年来全球各大行业巨头都表示进驻“开放数据”蓝海。以沃尔玛为例,该公司已经拥有两千多万亿字节数据,相当于200多个美国国会图书馆的藏 书总量。这其中,很大一部分是客户信息和消费记录。通过数据分析,企业可以掌握客户的消费习惯、优化现金和库存,并扩大销量,数据已经成为了各行各业商业 决策的重要基础。 电商平台也很注重这方面的数据分析,例如世界工厂网,就设有排名榜的数据分析,通过分析用户在世界工厂网的搜索习惯及搜索记录,免费提供了产品排行 榜、求购排行榜和企业排行榜。无独有偶,作为行业门户网站的装备制造网也即将在未来的发展中提供数据分析的功能,从网站的介绍中可以看到:每月企业网站专 业SEO检测报告、季度专业行业研究报告等等。所有这些行业的动向,都昭示这一个特点:企业数据、行业分析。也只有行业网站、电商平台等拥有企业数据优 势,而且集合整行业信息,并有分析整合数据的能力,才能真正为企业提供真实、有效的数据分析。 从各方对待一个事物的态度与投资动向,我们能很轻易的了解到这一事物的重要程度,从以上的事例可以看出,数据分析对于各行各业都非常的重要,尤其是对于电子商务平台。 六、电子商务的数据分析 1、电子商务数据分析需要商业敏感 今天电子商务公司的数据分析师,有些像老板的军师,必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如,具有商业意识的数据分析师发现,网站上的婴儿车的 销售增加了,那么,他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如,网站上的产品发挥的作用并不一样,有的产品是为了赚钱,有的产品是为了促销,有的产品是 为了吸引流量,不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。 一个商业敏感的数据分析师,是懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如,乐酷天与淘宝竞争,它们重点看的不是交易量,而是流量:每天有多少新的卖家进来,卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气,而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西,只有老卖家的交易量在增长,即使最后每天的交易量都 增长,也还是有问题。 再比如,一家刚踏入市场的B2B公司和已经占领大部分市场的B2B公司,它们的目标不一样。前者是看流量赚人气,后者对流量不怎么看重,而是看重交易转化率及回头率。 当下的数据分析师多是学统计学出身的,一堆数据放在那里,大家都擅长怎么算回归、怎么画函数。但是这批学数学的人才缺乏商业意识,不知道这些数据对业务意味着什么,看不见一堆数据中彼此的关系,也就不知道该用什么样的逻辑分析,也就无法充当老板的眼睛了。 2、电子商务的网站转化率是关键,ROI是最终的目标 电子商务B2B网站平台的宗旨就是为企业服务,让买家与卖家的市场销售成本降低,降低交易成本,提高订单利润。因此,电子商务的网站转化率是关键,这 其中就提到一个指标的重要性――ROI。ROI是Return On Investment的简写,是指通过投资而应返回的价值,它涵盖了企业的获利目标。利润和投入的经营所必备的财产相关,因为管理人员必须通过投资和现有 财产获得利润。又称会计收益率、投资利润率。 其计算公式为:投资回报率(ROI)=年利润或年均利润/投资总额×100% 投资回报率(ROI)的优点是计算简单;缺点是没有考虑资金时间价值因素,不能正确反映建设期长短及投资方式不同和回收额的有无等条件对项目的影响, 分子、分母计算口径的可比性较差,无法直接利用净现金流量信息。只有投资利润率指标大于或等于无风险投资利润率的投资项目才具有财务可行性。 投资回报率(ROI)往往具有时效性C回报通常是基于某些特定年份。 3、电子商务数据分析衡量指标的设定 指标是让我们更好的从数据量化的层面来了解运营的状况,现在的PV、UV、转化率基本是运营监督的指标;网站分析采用的指标可能有各种各样的,根据网 站的目标和网站的客户的不同,可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标,内容指标指的是衡量访问者的活动的指标,商业指标是 指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。 电子商务的数据可分为两类:前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据;而后端数据更侧重商业数据,比如交易量、投资回报率,以及全生命周期管理等。 目前有些人关心前端行为数据,也有些人关心后端商业数据,但是没有几家网站把前端行为数据和后端商业数据连起来看。大家只单纯看某一端数据。但是看 数据看得“走火入魔”的人会明白,每个数据,就像散布在黑夜里的星星,它们之间布满了关系网,只要轻轻按一下其中一个数据,就会驱动另外一个数据的变化。 4、某些指标异常变化的原因分析 网站的某些指标的异常变化是外界市场一些变化的客观反应,网站的数据分析人员一定要积极注意。例如PV减少(异常),那我们就要分析用户是搜索来源减少还是直接访问减少?反连接过来的减少?搜索减少就要观察用户的关键字、搜索引擎等。 例如2011年的上半年,曾出现阿里巴巴与慧聪发生争论,而在那几天,另一个B2B网站C世界工厂网的会员注册量批量上升,每天超过千个以上的注册 量。当然这只是一部分的猜测,在两个B2B巨头不稳定之时,企业会选择第三方的平台,这是符合常理推断的。不过就此以后,世界工厂的注册量一直是稳中有升 的,难道这是会员发现一个免费“新大陆”的口碑宣传吗?事后发现,是因为世界工厂网的一个新项目C全球企业库的上线吸引了大量企业会员的青睐,注册量猛 然提升的。对于一些数据的异常增加或减少,一定要分析其产生的原因与市场时机,这对平台以后的发展及政策导向非常有借鉴意义。 有一天,linkin(一个社区网站)忽然发现来自雷曼兄弟的来访者多了起来,但是并没有深究原因。第二天,雷曼兄弟就宣布倒 闭了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作来了。谷歌宣布退出中国的前一个月,笔者在linkin上发现了一些平时很少见的谷歌产品经理在线,这 也是相同的道理。试想,如果linkin针对某家上市公司分析某些数据,是不是很有商业价值? 5、利用数据分析用户的行为习惯 再次说,得到数据来分析是在揣测用户的心理和一些习惯,最真实的是让用户告诉你,需要什么,这些可以利用投票调查及问题提交等来实现,当然利用数据整合分析也是必然的,然后做出来AT来权衡利弊来对用户体验惊醒改善,和一些基本的产品定位及活动。 装备制造负责人认为,网站数据分析应该两个层次:第一,网站数据分析,是针对产品来说。就围绕产品如何运转,做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺 畅、功能展现是否完美 。第二、研究客户的访问焦点,挖掘客户潜在需求。如果是以交易为导向的电子商务网站,就是要研究如何高效的促成交易,是否能出现联单! 6、客户的购买行为分析 当用户在电子商务网站上有了购买行为之后,就从潜在客户变成了网站的价值客户,电子商务网站一般都会将用户的交易信息,包括购买时间、购买商品、购买 数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面,所以对于这些用户,我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行文进行分析,以估计每位用户的价值,及针对每 位用户的扩展营销的可能性。 客户的购买行为分析,如传统的RFM模型,会员聚类,会员的生命周期分析,活跃度分析,这些都精准的运营都是非常重要的。 7、电子商务数据分析需注重实战经验 以上所谈到的电子商务数据分析的几个重要因素,笔者个人感觉倒是有点套路,电子商务的数据分析更多的是实战,网站分析的本质是在了解用户的需求、行为,以开发用户体验良好的功能与服务,制定扩展营销的策略及附加功能的推广服务等等。 七、结论与建议 综上所说,统计学在生活中还是电子商务中或者其他行业等关系都是很密切的。由于当今社会的飞速发展,人人都需要有一技之长,所以身为大学生的而且还是学统计学的我们必须学好这个专业,因为它的应用越来越广泛,只有学好了,不管是从事哪一方面的工作它都能派的上用场。 八、参考文献: [1]王孝玲、赵必华.教育统计学北京师范大学出版社.2008.3. [2]全国统计专业技术资格考试用书编写委员会.统计业务知识(第三版).中国统计出版社.2013. 三亿文库包含各类专业文献、专业论文、高等教育、生活休闲娱乐、各类资格考试、行业资料、幼儿教育、小学教育、52王焰鑫统计实务等内容。 
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